用python写一个车道线检测算法

好的，下面是一个简单的车道线检测算法的 Python 实现，使用的是 OpenCV 库：

import cv2
import numpy as np

# 设置 ROI 区域
def region_of_interest(img, vertices):
    mask = np.zeros_like(img)
    # 填充 ROI 区域为白色
    cv2.fillPoly(mask, vertices, 255)
    # 取原图和掩码的交集
    masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask)
    return masked_img

# 霍夫变换检测直线
def hough_lines(img, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap):
    lines = cv2.HoughLinesP(img, rho, theta, threshold, np.array([]), minLineLength=min_line_len, maxLineGap=max_line_gap)
    return lines

# 将检测到的直线画在原图上
def draw_lines(img, lines, color=[0, 0, 255], thickness=2):
    for line in lines:
        for x1, y1, x2, y2 in line:
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness)

# 车道线检测
def detect_lanes(img):
    # 灰度化
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 高斯模糊
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    # ROI 区域
    height, width = img.shape[:2]
    vertices = np.array([[(0, height), (width // 2, height // 2), (width, height)]], dtype=np.int32)
    masked_edges = region_of_interest(edges, vertices)
    # 霍夫变换检测直线
    rho = 2
    theta = np.pi / 180
    threshold = 15
    min_line_len = 40
    max_line_gap = 20
    lines = hough_lines(masked_edges, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap)
    # 将检测到的直线画在原图上
    lane_img = np.zeros_like(img)
    draw_lines(lane_img, lines)
    return lane_img

# 测试
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('test.jpg')
    lane_img = detect_lanes(img)
    result = cv2.addWeighted(img, 0.8, lane_img, 1, 0)
    cv2.imshow('result', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

算法的大致流程如下：

1. 将原图转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯模糊。
3. 对模糊后的图像进行 Canny 边缘检测。
4. 根据车道线位置设置 ROI 区域，只保留 ROI 区域内的边缘检测图像。
5. 对 ROI 区域内的边缘检测图像进行霍夫变换检测直线。
6. 将检测到的直线画在一个空图像上，形成车道线。
7. 将原图和车道线图像进行融合，得到最终结果。

需要注意的是，车道线检测算法对图像的分辨率和光照条件比较敏感，需要根据实际情况进行调整。